然而，在使用 interface{} 时，我们需要进行类型断言，以确定参数的实际类型。
然而，开发者有时会遇到测试失败并返回 400 状态码（Bad Request）的情况，尤其令人困惑的是，相同的功能通过手动操作却能正常工作。
这种方式不仅安全可靠，也符合Go语言的工程实践。
因此，我们需要一种高效且通用的方法来处理此类查询。
扩展：直接通过文件路径获取长度 如果您只需要获取文件的长度，而不需要打开文件进行读写操作，可以直接使用os.Stat()函数。
对于大多数单参数构造函数，建议默认加上explicit，除非你明确希望支持隐式转换。
Go语言通过crypto/md5包实现MD5计算，适用于校验文件完整性等非安全场景；2. 字符串计算需转换为字节切片并使用md5.Sum()，结果以16进制输出；3. 文件计算应分块读取，结合os.Open、md5.New()和io.Copy避免内存溢出；4. MD5存在碰撞风险，不推荐用于安全敏感场景，建议改用SHA-256；5. 可封装通用函数简化调用，Go哈希接口设计一致，便于迁移至其他算法。
基本上就这些，不复杂但容易忽略细节。
然后，找到 n 的所有质因子，并生成所有可能的组合。
最后是业务逻辑相关的中间件，例如数据验证、请求参数转换等。
""" print(f"Setting up RetrievalQA chain with LLM: {llm_model_name} and retriever k={k_retrieval}") llm = OpenAI(temperature=0, model_name=llm_model_name) # 配置检索器，指定 k 参数 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_retrieval}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", # 确保所有检索到的文档被一次性送入LLM return_source_documents=True ) print("RetrievalQA chain setup complete.") return qa_chain if __name__ == "__main__": # 1. 加载文档 loaded_documents = load_documents_from_pdf_directory() # 2. 切分文档 (调整 chunk_size 和 chunk_overlap) # 示例中将 chunk_overlap 增加到 100 split_texts = split_documents(loaded_documents, chunk_size=1000, chunk_overlap=100) # 3. 创建并持久化向量数据库 vector_database = create_and_persist_vectordb(split_texts) # 4. 设置检索QA链 (调整 k 参数) # 示例中将 k 增加到 4，以检索更多相关文档 qa_pipeline = setup_retrieval_qa_chain(vector_database, k_retrieval=4) # 5. 执行查询 query = "请总结这份文件中的主要内容" # 假设你的PDF有类似“书”的内容 print(f"\nQuerying: '{query}'") response = qa_pipeline({"query": query}) print("\n--- Response ---") print(response["result"]) if "source_documents" in response: print("\n--- Source Documents ---") for i, doc in enumerate(response["source_documents"]): print(f"Document {i+1} (Page {doc.metadata.get('page', 'N/A')}):") print(doc.page_content[:200] + "...") # 打印前200字符作为示例 print("-" * 20)代码说明： load_documents_from_pdf_directory：使用DirectoryLoader和PyPDFLoader加载指定路径下的所有PDF文件。
ord('q'): 获取字符 'q' 的 ASCII 码。
遵循PSR-4规范可提升PHP项目结构清晰度与维护性，通过命名空间与文件路径映射实现自动加载；2. 项目需设定根命名空间（如MyProject），目录结构需与命名空间一致（如src/Database/User.php对应MyProjectDatabaseUser）；3. 在composer.json中配置autoload的psr-4项，指定命名空间前缀与源码目录；4. 类文件需正确定义命名空间；5. 运行composer dump-autoload生成自动加载文件；6. 在脚本中引入vendor/autoload.php即可直接使用类；7. 解决命名空间冲突可通过使用唯一命名空间、别名或Composer的replace配置；8. 性能优化建议使用composer dump-autoload --optimize及生产环境专用安装命令；9. 手动实现自动加载可通过spl_autoload_register注册函数，按命名空间前缀匹配并包含对应文件。
方法值是指将方法绑定到特定的接收者实例后得到的值。
它支持创建空值、赋值、检查是否存在（has_value、bool转换）、安全访问（value_or）等操作，适用于查找失败、配置缺失、解析错误等场景，提升代码清晰度与健壮性。
cumtime (cumulative time)：这是函数及其所有子函数（它调用的所有函数）执行所花费的总时间。
用 len() 获取长度是标准做法，安全且高效。
示例代码： 修改您的token方法中返回视图的部分：use App\Models\Order; // 确保引入了Order模型 use Illuminate\Http\Request; use App\Mail\PaymentConfirmationMail; use Illuminate\Support\Facades\Mail; use Braintree\Gateway; // 确保引入了Braintree Gateway class BraintreeController extends Controller { public function token(Request $request) { // ... (省略了Braintree网关初始化、请求验证、订单数据收集等代码) ... $newOrder = new Order(); $newOrder->status = 1; $newOrder->address = $address; $newOrder->user_name = $name; $newOrder->user_surname = $last_name; $newOrder->phone = $phone; $newOrder->email = $email; $newOrder->total = $amount; $newOrder->save(); // ... (省略了订单与菜品关联、Braintree交易处理等代码) ... Mail::to($email)->send(new PaymentConfirmationMail()); // 关键步骤：将 $newOrder 变量作为数组元素传递给视图 return view('orders.success', ['newOrder' => $newOrder]); } // ... (其他方法，如success方法，如果不再直接处理视图渲染，可以移除或修改) ... }视图（orders/success.blade.php）中访问数据： 在视图中，您现在可以直接使用$newOrder变量来访问订单的属性：<body> <div class="container mt-5 mb-5 text-center"> <h1>Pagamento avvenuto con successo</h1> <h2 class="mb-5">il tuo ordine è stato preso in carico</h2> <a href="{{route('restaurants.index')}}">Ritorna ai ristoranti</a> {{-- 直接访问传递过来的 $newOrder 变量 --}} @if (isset($newOrder)) <h1>订单地址: {{ $newOrder->address }}</h1> <p>订单总额: {{ $newOrder->total }}</p> <p>客户姓名: {{ $newOrder->user_name }} {{ $newOrder->user_surname }}</p> {{-- 根据需要显示更多订单详情 --}} @else <p>订单信息未能成功加载。
解决方案：使用查询字符串传递认证信息 一种常见的解决方案是绕过 Authorization 请求头，直接在 URL 的查询字符串中传递 consumer_key 和 consumer_secret。
选择XSLT还是编程方式，取决于你的技术环境和处理频率。
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